Développer les achats croisés de ses clients représente une des meilleures opportunités de croissance de son chiffre d’affaires. Quelles données et quels algorithmes déterminent les produits qui ont le plus de probabilité d’être achetés ensemble ? Comment la théorie des graphes identifie ces corrélations au sein de très grands ensembles de produits, pages web, etc., facilitant la prise de décision en temps réel ? Quelles actions marketing peuvent alors être mises en place grâce à des outils d’analyse prédictive tels que GeckoData Predict, développé par NP6 et SOCIO, qui intègrent ces enseignements ?